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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种电动汽车动力电池大数据清洗方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115145900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210763291.4，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种电动汽车动力电池大数据清洗方法是由李放;闵永军设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动汽车动力电池大数据清洗方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电动汽车动力电池大数据清洗方法，具体包括：数据平台接收并储存间隔为10秒帧的动力电池实时运行大数据，数据平台剔除充电工况信息，将连续缺失数据删除后计算数据总数，基于异常值筛选因子的箱线图筛选异常数据，若异常数据量大于数据总数的一定比例，则通过增加异常值筛选因子扩大箱线图的筛选范围直到满足筛选要求，删去异常数据后再次删除连续缺失数据，最后判断剩余缺失数据的缺失类型，根据不同的缺失类型选择滑动平均填充或支持向量回归填充。该方法实现了基于数据规模的自适应异常值筛选，并对缺失数据分类填充，可为数据平台评估驾驶人的驾驶经济性提供高效、准确的大数据清洗。

本发明授权一种电动汽车动力电池大数据清洗方法在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车动力电池大数据清洗方法，其特征在于，数据平台以GBT-32960的要求接收并储存间隔为10秒帧的动力电池实时运行大数据，数据平台剔除停车充电片段和充电完成片段，删除连续两帧及以上的缺失数据，基于异常值筛选因子的箱线图筛选异常数据，若异常数据量小于数据总数的p％，则删除异常数据，若异常数据量大于数据总数的p％，则增大异常值筛选因子扩大箱线图筛选范围重新筛选异常值，直到异常值数量小于数据总数的p％后删除异常数据，删去异常数据后再次删除连续两帧及以上的缺失数据，判断空白数据的缺失类型，选择滑动平均填充或支持向量回归填充； 基于异常值筛选因子的箱线图筛选异常数据的方法，包括：记K为异常值筛选因子，此时总数据的中位数为Q2，上四分位点即总数据从小到大排列后，位于25％位置的数值为Q3，下四分位点即总数据从小到大排列后，位于75％位置的数值为Q1，记箱线图长度为IQR＝Q3-Q1，箱线图上边缘Fenceu＝Q3+K×IQR，箱线图下边缘Fencel＝Q1-K×IQR，将满足-∞，Fencel∪Fenceu，+∞的数据标记为异常值； 判断空白数据的缺失类型选择滑动平均填充或支持向量回归填充的方法，包括：若某帧中总电压、总电流全部缺失，则对充电状态、SOC、电池单体电压最高值、电池单体电压最低值、最高温度值、最低温度值使用上一帧的数据填充，总电压、总电流、使用滑动平均填充即由两侧的k个值的加权平均值进行补充，即前k帧和后k帧的总电压或总电流的平均值填充缺失值，若某帧中总电压和总电流仅存在一项缺失，则对充电状态、SOC、电池单体电压最高值、电池单体电压最低值、最高温度值、最低温度值使用上一帧的数据填充，对缺失总电压或缺失总电流使用支持向量回归填充。

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